論文の概要: (Perlin) Noise as AI coordinator

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.18947v1
• Date: Sat, 21 Feb 2026 19:40:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-24 17:42:02.412419
• Title: (Perlin) Noise as AI coordinator
• Title（参考訳）: (パーリン)AIコーディネータとしての騒音
• Authors: Kaijie Xu, Clark Verbrugge,
• Abstract要約: 本稿では,連続雑音場をAIコーディネータとして扱うフレームワークを提案する。 実験により、協調雑音場はロックステップなしで安定したアクティベーション統計を提供することが示された。 この研究が、ゲームAIにおけるコーディネートノイズのより広範な探索の動機になることを願っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.2586114800974957
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large scale control of nonplayer agents is central to modern games, while production systems still struggle to balance several competing goals: locally smooth, natural behavior, and globally coordinated variety across space and time. Prior approaches rely on handcrafted rules or purely stochastic triggers, which either converge to mechanical synchrony or devolve into uncorrelated noise that is hard to tune. Continuous noise signals such as Perlin noise are well suited to this gap because they provide spatially and temporally coherent randomness, and they are already widely used for terrain, biomes, and other procedural assets. We adapt these signals for the first time to large scale AI control and present a general framework that treats continuous noise fields as an AI coordinator. The framework combines three layers of control: behavior parameterization for movement at the agent level, action time scheduling for when behaviors start and stop, and spawn or event type and feature generation for what appears and where. We instantiate the framework reproducibly and evaluate Perlin noise as a representative coordinator across multiple maps, scales, and seeds against random, filtered, deterministic, neighborhood constrained, and physics inspired baselines. Experiments show that coordinated noise fields provide stable activation statistics without lockstep, strong spatial coverage and regional balance, better diversity with controllable polarization, and competitive runtime. We hope this work motivates a broader exploration of coordinated noise in game AI as a practical path to combine efficiency, controllability, and quality.
• Abstract（参考訳）: 非プレイヤーエージェントの大規模な制御は現代のゲームの中心であるが、生産システムは、局所的な滑らかさ、自然な振る舞い、そして空間と時間にわたってグローバルに調整された多様性といった、いくつかの競合する目標のバランスを取るのに苦慮している。 従来のアプローチは手作りの規則や純粋に確率的なトリガーに依存しており、機械的同期に収束するか、調整が難しい非相関ノイズに発展する。 パーリンノイズのような連続的なノイズ信号は、空間的および時間的コヒーレントなランダム性を提供するため、このギャップによく適しており、既に地形、生物、その他の手続き的資産に広く利用されている。 我々は、これらの信号を初めて大規模なAI制御に適用し、連続雑音場をAIコーディネータとして扱う一般的なフレームワークを提案する。 フレームワークには3つのコントロール層が組み込まれている。エージェントレベルでの動作パラメータ化、動作の開始と停止のタイミングのアクション時間スケジューリング、イベントタイプの生成またはイベントタイプ、表示と場所のフィーチャー生成だ。 我々は,複数の地図,スケール,種子を対象とした代表コーディネータとしてのPerlinノイズを,ランダム,フィルタ,決定論的,近傍制約,物理にインスパイアされたベースラインに対して再現的に評価し,評価する。 実験により、協調雑音場は、ロックステップ、強い空間範囲と地域バランス、制御可能な分極による多様性、および競合ランタイムを伴わない安定した活性化統計を提供することが示された。 この作業が、効率性、制御可能性、品質を組み合わせるための実践的な方法として、ゲームAIにおけるコーディネートノイズのより広範な探索を動機付けることを願っています。

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